Un robot rodante que vigila el crecimiento de la uva

El buen vino requiere tiempo y, de manera similar, una buena uva requiere una atención constante y herramientas de evaluación fiables. Dada la inexistencia de alternativas convincentes al muestreo y análisis manuales, varias entidades se constituyeron en consorcio, obtuvieron financiación de la Unión Europea y construyeron VineRobot, un vehículo terrestre no tripulado (UGV) equipado con tecnología de sensores no invasivos.

En la actualidad, para determinar si la uva se encuentra lista para su recolección, los productores tienen que hacer un muestreo de cientos de granos y fiarse únicamente de su vista.

Ahora, con la aparición de la tecnología de VINEROBOT (VINEyardROBOT), pueden vislumbrar el día en el que esta laboriosa tarea resultará más sencilla, gracias a un robot capaz de calcular por adelantado la producción de uva, supervisar el crecimiento de la vid, analizar el estado hídrico y la composición de las bayas y, por último, servir toda esa información en bandeja a través de un smartphone o una tablet.

El equipo cuenta ya con su segundo prototipo y recientemente se le concedió la prolongación del proyecto, durante seis meses, para llevar a término sus trabajos. El Dr. Javier Tardaguila, coordinador del proyecto, repasó las ventajas de esta tecnología y manifestó sus esperanzas de alcanzar un gran éxito en el sector de la vitivinicultura.

¿Qué ventajas ofrece la propuesta de VINEROBOT con respecto a las alternativas?

En los últimos tiempos se ha avanzado en varias tecnologías de teledetección desde dispositivos aéreos o satélites, integrando la función de adquisición simultánea de información espectral en los rangos de luz visible e infrarroja, y ello ha hecho posible evaluar la salud de la viña y el estado hídrico. Sin embargo, la escasa resolución espacial de los dispositivos multiespectrales, la estructura discreta del cultivo de la vid en hileras, la limitada flexibilidad desde la perspectiva meteorológica y el coste tan elevado de la vigilancia aérea, son inconvenientes formidables que han impulsado a los viñedos pequeños y medianos de Europa a desechar por completo el uso de la teledetección.

VINEROBOT se presenta como una alternativa prometedora. Proporcionará información fiable valiéndose de sensores proximales, sobre la marcha y de manera no invasiva, en distintos tipos de terreno y constituyendo un proceso más rentable que puede utilizarse en una amplia variedad de viñedos.

En su opinión, ¿cuáles son los aspectos más innovadores del UGV de VINEROBOT?

Para poder tomar decisiones racionales, acordes con una viticultura sostenible, se precisa un seguimiento objetivo y constante de los parámetros esenciales por medio de tecnologías y sensores avanzados desplegados sobre el terreno. Sin embargo, hoy por hoy no existe ningún producto comercial que sea capaz de mostrar, a la vez y sobre la marcha, parámetros fundamentales como la composición del fruto y las condiciones agronómicas y fisiológicas. El muestreo de datos se hace manualmente, lo que ofrece una resolución reducida y comporta un coste elevado y donde además entra en juego la interpretación del operario.

VINEROBOT se ha propuesto subsanar estas deficiencias diseñando, construyendo y aplicando un robot agrícola en forma de UGV, y equipándolo con varias tecnologías de detección no invasivas con que supervisar el crecimiento vegetativo del viñedo, su estado nutricional y la composición de la uva. Aspiramos a perfeccionar la gestión de los viñedos, mejorar dicha composición y elevar la calidad del vino.

¿Qué tareas puede desempeñar este robot?

El VineRobot cuenta con sistemas de inteligencia artificial y sensores avanzados no invasivos para proporcionar a los productores información fiable, rápida y objetiva sobre el estado de sus viñedos. Gracias a estas tecnologías, VineRobot podrá funcionar (es decir, extraer datos agronómicos y fisiológicos del viñedo) de manera autónoma y segura durante periodos largos en las condiciones ambientales imprevisibles que son características de estos cultivos.

La primera versión del VineRobot incorpora un sensor de fluorescencia que analiza el contenido de nitrógeno de las hojas. La medición se efectúa sobre la marcha y ofrece información sobre la heterogeneidad y el estado del viñedo.
El VineRobot incorpora otro sensor que mide el contenido de antocianina de las uvas. Es un híbrido entre el sensor de fluorescencia y un sistema de visión fina y recaba información sobre la composición de los granos de uva.

Ya está programada una segunda versión del VineRobot, la cual llevará integrados dos sensores más: uno para evaluar la producción y otro para comprobar el estado hídrico del viñedo.

¿Cuál ha sido la respuesta del sector hasta la fecha?

Los agricultores de la vid que han visto el VineRobot han manifestado un gran interés, sobre todo los jóvenes (de menos de cuarenta y cinco años), normalmente más abiertos a las nuevas tecnologías.

Pero a largo plazo se espera que los viticultores de más edad se planteen también usar nuestro robot, una vez constaten los buenos resultados cosechados en otros viñedos.

¿Qué ventajas concretas se pueden esperar?

El VineRobot trabaja solo, sin que sea necesaria la presencia de un humano. Además, la velocidad de trabajo se puede ajustar en función del tamaño del viñedo, de modo que el robot pueda obtener información de todo el viñedo fácilmente y en un plazo breve y genere mapas útiles para los productores.

Estos mapas de parámetros vinícolas les pueden servir como orientación para tratar el cultivo de forma óptima. Por ejemplo, podrán planear una fertilización o una recolección mecánica más precisa, lo cual repercute enormemente en la productividad del cultivo y en la calidad del vino.

¿Cuándo calcula que podrán comercializarse las tecnologías propuestas?

Por el momento, seguimos desarrollando y ultimando el VineRobot, mejorando su versión más reciente. No sabemos con seguridad cuándo estará listo, pero confiamos en poder comercializar el producto el año que viene.

VINEROBOT
Financiado con arreglo a FP7-ICT
Sitio web del proyecto

fecha de la última modificación: 2017-08-10 17:15:01
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